Code
#install.packages("tidyverse") # instalamos el conjunto de librerías que componen la colección tidyverse
#install.packages("sf") # instalamos la librería que usaremos para operaciones con información geográficaMapas en acción. Calentando motores
Mapas & elecciones: visualización de información geográfica con R en Ciencias Sociales
El objetivo del curso es adquirir herramientas para la visualización de información geográfica utilizando R en el ámbito de las Ciencias Sociales. Se utilizarán datos electorales como un ejemplo concreto y cercano, un hilo temático que le dará estructura, coherencia e integridad a los encuentros. Habrá contenidos de tres tipos: manejo de datos, herramientas de visualización y un ejemplo concreto donde lo anterior esté aplicado. La idea es ir avanzando de manera iterativa, pasando en todas los encuentros por los tres tipos de contenidos mencionados antes e ir complejizando su utilziación a medida que avanzan los encuentros.
Como herramienta didáctica, cada encuentro tendrá una pregunta que nos guíe. Es importante para evitar perdernos en el mar de información disponible. Enfocar los esfuerzos nos va a ayudar a buscar mejor qué función necesitamos para responder nuestra pregunta y además valoriza uno de los elementos más importantes que tienen para aportar las Ciencias Sociales al mundo de datos: hacer preguntas interesantes.
1. Calentando motores
La idea de este encuentro es repasar manejo de datos con tidyverse, conocer objetos geográficos mínimos con sf y hacer una pequeña introducción a visualización con ggplot.
Librerías necesarias: tidyverse, sf.
1.1. Antes de arrancar: conociendo los utensilios
Un breve y necesario paréntesis de definiciones de los elementos con los que vamos a estar trabajando.
Script: secuencia de comandos. Nuestros scripts estarán escritos en R.
Rstudio: plataforma que usaremos para administrar los archivos necesarios para trabajar con R.
Proyecto de Rstudio: es una forma de agrupar los distintos scripts y archivos que utilicemos en un sólo lugar. También nos facilita trabajar con directorios o guardar ciertas configuraciones del entorno.
Documento de R (.r): archivo con instrucciones escritas en R.
Documento de RMarkdown (.rmd): archivo que permite combinar instrucciones escritas en R con distintos formatos de texto. Se utiliza para escribir informes fáciles para leer y cómodos para trabajar.
Quarto document (.qmd): Símil al anterior, pero permite distintos lenguajes. Es el que está presente en la mayor parte de este curso.
Función: conjunto de instrucciones empaquetados para usar con mayor comodidad.
Paquete/Librerías: conjunto de funciones, en general, con el objetivo de trabajar en un rubro en particular o con cierto tipo de datos.
1.2. Pregunta-problema
Por ser el primer encuentro vamos a empezar por una pregunta sencilla. ¿Cómo fue el porcentaje de votos de La Libertad Avanza en las provincias argentinas en las elecciones presidenciales generales de 2023?
1.3. Introducción a toda marcha
Lo primero y principal es cargar las librerías que vamos a utilizar para responder a nuestra pregunta-problema. Aquí le damos la bienvenida a tidyverse: un conjunto de paquetes quetienen una manera similar de escribirse y utilizarse, facilitando el trabajo conjunto de las distintas librerías. La primera vez que se utiliza una librería, hay que descargarla con la función install.packages().
Una vez instalados los paquetes se cargan en la instancia de trabajo que estamos utilizando.
Code
library(tidyverse)
library(sf)Luego, tenemos que cargar los datos que vamos a utilizar. La función dependerá del tipo de archivo que tengamos que cargar. Los tipos de archivos más comunes son .csv y .xlsx. Los datos están descargados de la plataforma Data CP. Si hay problemas con la ruta, pueden saber dónde está ubicado R con la función getwd().
Code
data <- read_csv(params$ruta_csv)
data# A tibble: 192 × 8
id Elecciones Partido Porcentaje Votos Participacion Electores Votantes
<chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 BUENOS… GENERALES… BLANCO 2.64 269648 77.7 13124435 10199399
2 CATAMA… GENERALES… BLANCO 5.16 12804 72.8 340606 247986
3 CHACO GENERALES… BLANCO 1.1 7960 72.4 1000094 724566
4 CHUBUT GENERALES… BLANCO 1.27 4502 74.5 474701 353825
5 CIUDAD… GENERALES… BLANCO 1.69 32311 75.6 2526676 1911431
6 CORDOBA GENERALES… BLANCO 0.77 17852 76.2 3060943 2332248
7 CORRIE… GENERALES… BLANCO 1.1 7879 76.8 930212 714443
8 ENTRE … GENERALES… BLANCO 4.25 37352 76.8 1145440 879653
9 FORMOSA GENERALES… BLANCO 1.28 4675 75.6 482420 364755
10 JUJUY GENERALES… BLANCO 1.35 6253 78.4 590950 463017
# ℹ 182 more rowsCode
#install.packages("readxl") # en caso de error, instalar y cargar librería readxl
library(readxl)
data <- read_excel(params$ruta_excel)
data# A tibble: 192 × 8
id Elecciones Partido Porcentaje Votos Participacion Electores Votantes
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 BUENOS … GENERALES… BLANCO 2.64 2696… 77.71 13124435 10199399
2 CATAMAR… GENERALES… BLANCO 5.16 12804 72.81 340606 247986
3 CHACO GENERALES… BLANCO 1.1 7960 72.45 1000094 724566
4 CHUBUT GENERALES… BLANCO 1.27 4502 74.54 474701 353825
5 CIUDAD … GENERALES… BLANCO 1.69 32311 75.65 2526676 1911431
6 CORDOBA GENERALES… BLANCO 0.77 17852 76.19 3060943 2332248
7 CORRIEN… GENERALES… BLANCO 1.1 7879 76.8 930212 714443
8 ENTRE R… GENERALES… BLANCO 4.25 37352 76.8 1145440 879653
9 FORMOSA GENERALES… BLANCO 1.28 4675 75.61 482420 364755
10 JUJUY GENERALES… BLANCO 1.35 6253 78.35 590950 463017
# ℹ 182 more rowsCuando utilizamos R vamos a estar utilizando objetos. El operador <- se utiliza para asignar el resultado de una función a un objeto y se puede crear con botón alt + botón -. Los objetos pertenecen a una clase, lo que implica que se permiten ciertas operaciones y se restringen otras. Por ejemplo, a los números se les puede aplicar operaciones aritméticas, a las tablas se les puede consultar sus filas-columnas y a las cadenas de texto se las puede pasar a mayúsculas.
Code
class(data)[1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"A los archivos del tipo data.frame podemos aplicarle distintas funciones para hacer una exploración rápida de qué hay dentro. dim devuelve filas y columnas:
Code
dim(data)[1] 192 8glipmse() devuelve nombres de columnas, tipos de datos, valores de ejemplo:
Code
glimpse(data)Rows: 192
Columns: 8
$ id <chr> "BUENOS AIRES", "CATAMARCA", "CHACO", "CHUBUT", "CIUDAD …
$ Elecciones <chr> "GENERALES 2023", "GENERALES 2023", "GENERALES 2023", "G…
$ Partido <chr> "BLANCO", "BLANCO", "BLANCO", "BLANCO", "BLANCO", "BLANC…
$ Porcentaje <chr> "2.64", "5.16", "1.1", "1.27", "1.69", "0.77", "1.1", "4…
$ Votos <chr> "269648", "12804", "7960", "4502", "32311", "17852", "78…
$ Participacion <chr> "77.71", "72.81", "72.45", "74.54", "75.65", "76.19", "7…
$ Electores <chr> "13124435", "340606", "1000094", "474701", "2526676", "3…
$ Votantes <chr> "10199399", "247986", "724566", "353825", "1911431", "23…Para seleccionar filas que nos interesan, según algún valor, podemos utilizar la función filter().
Code
data %>%
filter(Partido=="LA LIBERTAD AVANZA" & Porcentaje > 40)# A tibble: 4 × 8
id Elecciones Partido Porcentaje Votos Participacion Electores Votantes
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 MENDOZA GENERALES … LA LIB… 42.36 4693… 76.45 1494888 1142804
2 MISIONES GENERALES … LA LIB… 42.13 3056… 75.89 989204 750671
3 SALTA GENERALES … LA LIB… 40.4 3091… 71.66 1091792 782342
4 SAN LUIS GENERALES … LA LIB… 43.37 1382… 77.99 421037 328355 Con el operador pipe (%>%) se concatenan las distintas funciones. Si en cambio queremos seleccionar algunas columnas, la función select() es la indicada:
Code
data %>%
filter(Partido=="LA LIBERTAD AVANZA") %>%
select(id, Porcentaje)# A tibble: 24 × 2
id Porcentaje
<chr> <chr>
1 BUENOS AIRES 25.72
2 CATAMARCA 32.04
3 CHACO 27.77
4 CHUBUT 35.02
5 CIUDAD AUTONOMA DE BUENOS AIRES 19.85
6 CORDOBA 33.55
7 CORRIENTES 26.89
8 ENTRE RIOS 29.75
9 FORMOSA 29.04
10 JUJUY 37.39
# ℹ 14 more rowsLimpiar y transformar una base de datos es un proceso creativo que implica adaptar las variables según el uso que se le va a dar. Se dice creativo porque, si bien hay ciertas funciones y procesos frecuentes, varía mucho según cada proyecto y origen de la base. mutate() es una de las funciones más importantes para este momento.
Code
data %>%
mutate(provincia_minusc = str_to_lower(id),
participacion_v2 = as.numeric(Votantes) / as.numeric(Electores) * 100) %>%
select(id, provincia_minusc, Participacion, participacion_v2)# A tibble: 192 × 4
id provincia_minusc Participacion participacion_v2
<chr> <chr> <chr> <dbl>
1 BUENOS AIRES buenos aires 77.71 77.7
2 CATAMARCA catamarca 72.81 72.8
3 CHACO chaco 72.45 72.4
4 CHUBUT chubut 74.54 74.5
5 CIUDAD AUTONOMA DE BUENOS AI… ciudad autonoma… 75.65 75.7
6 CORDOBA cordoba 76.19 76.2
7 CORRIENTES corrientes 76.8 76.8
8 ENTRE RIOS entre rios 76.8 76.8
9 FORMOSA formosa 75.61 75.6
10 JUJUY jujuy 78.35 78.4
# ℹ 182 more rowsA veces es necesario hacer cálculos de agrupamiento en nuestras tablas. Las funciones group_by() y summarise() pueden funcionar. Por ejemplo, calculemos el promedio de cada partido en las distintas provincias:
Code
data %>%
select(Partido, Porcentaje) %>%
mutate(Porcentaje = as.numeric(Porcentaje)) %>%
group_by(Partido) %>%
summarise(mean = mean(Porcentaje)) %>%
arrange(desc(mean)) %>%
mutate(mean = round(mean, 2))# A tibble: 8 × 2
Partido mean
<chr> <dbl>
1 UNION POR LA PATRIA 36.8
2 LA LIBERTAD AVANZA 33.4
3 JUNTOS POR EL CAMBIO 20.8
4 HACEMOS POR NUESTRO PAIS 6.55
5 FRENTE DE IZQUIERDA Y DE TRABAJADORES - UNIDAD 2.37
6 BLANCO 2.04
7 NULO 0.99
8 IMPUGNADO 0.11Tip: mantené los nombres de variables simples, sin espacios y con mayúsculas/minúsculas consistentes.
1.4. Formatos
La mayor particularidad de los resultados electorales es tener formato long (largo). En el formato long, cada fila de la tabla representa una observación única para una combinación específica de variables. Es útil para trabajar con datos que necesitan ser agrupados o resumidos fácilmente. Cada variable está dividida en dos columnas: una para el nombre de la variable y otra para su valor. El formato alternativo es wide, donde cada fila representa una observación única y cada columna representa una variable diferente. Es útil cuando se necesita acceder rápidamente a las variables individuales sin necesidad de realizar transformaciones adicionales.
Quizás sea más cómodo alternar entre formato long y wide. Para aquellos casos, pivot_longer() y pivot_wider() nos van a servir.
Las bases electorales suelen venir en formato long. Para la lectura, suele ser más cómodo el formato wide.
Code
data_wider <- data %>%
select(id, Partido, Porcentaje) %>%
pivot_wider(names_from=Partido, values_from=Porcentaje)
data_wider# A tibble: 24 × 9
id BLANCO FRENTE DE IZQUIERDA …¹ HACEMOS POR NUESTRO …² IMPUGNADO
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 BUENOS AIRES 2.64 3.58 3.73 0.13
2 CATAMARCA 5.16 1.57 6.43 0.26
3 CHACO 1.1 0.77 3.63 0.16
4 CHUBUT 1.27 4.4 7.73 0.11
5 CIUDAD AUTONO… 1.69 3.55 3.09 0.12
6 CORDOBA 0.77 1.39 29.01 0.03
7 CORRIENTES 1.1 1.05 2.74 0.12
8 ENTRE RIOS 4.25 1.53 5.37 0.16
9 FORMOSA 1.28 0.77 2.46 0.07
10 JUJUY 1.35 3.54 6.81 0.07
# ℹ 14 more rows
# ℹ abbreviated names: ¹`FRENTE DE IZQUIERDA Y DE TRABAJADORES - UNIDAD`,
# ²`HACEMOS POR NUESTRO PAIS`
# ℹ 4 more variables: `JUNTOS POR EL CAMBIO` <chr>, `LA LIBERTAD AVANZA` <chr>,
# NULO <chr>, `UNION POR LA PATRIA` <chr>Si quisiéramos volver al formato anterior:
Code
data_wider %>%
pivot_longer(!id, values_to="valor")# A tibble: 192 × 3
id name valor
<chr> <chr> <chr>
1 BUENOS AIRES BLANCO 2.64
2 BUENOS AIRES FRENTE DE IZQUIERDA Y DE TRABAJADORES - UNIDAD 3.58
3 BUENOS AIRES HACEMOS POR NUESTRO PAIS 3.73
4 BUENOS AIRES IMPUGNADO 0.13
5 BUENOS AIRES JUNTOS POR EL CAMBIO 24.1
6 BUENOS AIRES LA LIBERTAD AVANZA 25.72
7 BUENOS AIRES NULO 0.63
8 BUENOS AIRES UNION POR LA PATRIA 42.88
9 CATAMARCA BLANCO 5.16
10 CATAMARCA FRENTE DE IZQUIERDA Y DE TRABAJADORES - UNIDAD 1.57
# ℹ 182 more rows1.5. Visualización
En este apartado nos enfocaremos en entender por qué visualizar datos y cómo construirlos utilizando ggplot().
Atención
La visualización de datos es parte arte y parte ciencia y, como bien dice Claus Wilke, el desafío es realizar correctamente el arte sin desfigurar la ciencia (y viceversa).
Hay tres razones centrales por las que visualizamos la información:
Explorar los datos: hay relaciones que podemos malinterpretar si sólo miramos métricas resumen.
Expresar relaciones complejas: no siempre las tablas nos van a permitir ver con claridad cuando hay mucha información involucrada.
Comunicar: en general, construimos información para contársela a otras personas. Probablemente sea más fácil de contar una historia con un gráfico que con una tabla, por ejemplo.
Un gran ejemplo para mostrar lo importante de visualizar los datos es el llamado Cuarteto de Anscombe.
Hans Rosling fundó el proyecto Gapminder y popularizó la siguiente visualización. Aquí está disponible con la explicación del autor.
Dos ejemplos de visualizaciones que tienen muy en claro qué es lo que quieren comunicar.
Una disposición de la información que acompaña y refuerza el mensaje.
La librería estrella de la visualización en Tidyverse funciona a través de capas. Cada una se corresponde con funciones diferentes dentro de la visualización.
Code
data %>%
filter(Partido=="LA LIBERTAD AVANZA") %>%
mutate(Porcentaje = as.numeric(Porcentaje)) %>%
ggplot(aes(y=id, x=Porcentaje)) + # con ggplot se asigna un lienzo en blanco, con aes se asignan variables a elementos de los gráficos
geom_col() # definimos el gráfico a utilizar
Vamos a acomodar la parte estética.
Code
data %>%
filter(Partido=="LA LIBERTAD AVANZA") %>%
mutate(Porcentaje = as.numeric(Porcentaje),
Porcentaje = round(Porcentaje,1)) %>%
ggplot(aes(y=reorder(id, Porcentaje), x=Porcentaje, fill=Porcentaje, label=Porcentaje)) +
geom_col(show.legend=FALSE)+
geom_text(aes(x=Porcentaje+2), size=3) +
labs(x="", y="",
title="Votos de La Libertad Avanza (%) por provincia",
subtitle="Elecciones generales 2023",
caption="Elaboración propia según datos de datacp.ar")+
theme_minimal()+
scale_fill_distiller(palette = "Purples", direction = 1)
🧪 Práctica corta (15 minutos)
Elegir y resolver alguna de las siguientes consignas. De mayor a menor dificultad.
- Graficar el porcentaje de voto a Unión por la Patria por provincia (considerar la coherencia con la paleta de colores).
- Graficar los votos absolutos a La Libertad Avanza por provincia.
- Graficar la suma entre el voto a La Libertad Avanza y Juntos por el Cambio, pensando en la alianza posterior en el balotaje.
1.6. Información geográfica
Hay distintos formatos para los archivos geográficos. Los más conocidos son Shapefile (compuesto por varios archivos con distintos atributos) y GeoJSON (archivo de texto). Lo particular de este tipo de archivos es la columna de geometry.
Cargamos librería sf.
Code
library(sf)Cargamos el archivo con información geográfica de las provincias. Al cargar se imprime la metadata.
Code
geo <- st_read(params$ruta_shp)Reading layer `ign_provincia' from data source
`C:\Users\tomas.bustos\Documents\personal\estacion-r\mapas_en_accion\geo\ign_provincia\ign_provincia.shp'
using driver `ESRI Shapefile'
Simple feature collection with 24 features and 11 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension: XY
Bounding box: xmin: -74 ymin: -90 xmax: -25 ymax: -21.78086
Geodetic CRS: WGS 84Vemos el tipo de objeto.
Code
geo %>% class() [1] "sf" "data.frame"Primeras filas.
Code
geo %>% head(3)Simple feature collection with 3 features and 11 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension: XY
Bounding box: xmin: -71.96569 ymin: -41.10059 xmax: -58.33515 ymax: -34.52653
Geodetic CRS: WGS 84
OBJECTID Entidad Objeto FNA GNA
1 427 0 Provincia Ciudad Autónoma de Buenos Aires Ciudad Autónoma
2 428 0 Provincia Provincia del Neuquén Provincia
3 429 0 Provincia Provincia de La Pampa Provincia
NAM SAG FDC IN1 SHAPE_STAr SHAPE_STLe
1 Ciudad Autónoma de Buenos Aires IGN Geografía 02 0.02024179 0.7438065
2 Neuquén IGN Geografía 58 9.77181088 21.5159846
3 La Pampa IGN Geografía 42 14.55301930 19.6656145
geometry
1 MULTIPOLYGON (((-58.34189 -...
2 MULTIPOLYGON (((-70.39345 -...
3 MULTIPOLYGON (((-64.76547 -...La misma librería ggplot nos permite graficar archivos geográficos.
Code
geo %>%
ggplot() +
geom_sf()
El sistema de coordenadas de referencia (CRS por sus siglas en inglés) es la traducción entre los rasgos geográficos presentes en la superficie tridimensional esférica (la Tierra) y el plano donde mostramos la información geográfica. El más conocido es latitud y longitud (como se ve en el gráfico de arriba). Para poder trabajar con distintos archivos geográficos deberíamos tenerlos todos en un mismo sistema de coordenadas.
Code
geo %>% st_crs()Coordinate Reference System:
User input: WGS 84
wkt:
GEOGCRS["WGS 84",
DATUM["World Geodetic System 1984",
ELLIPSOID["WGS 84",6378137,298.257223563,
LENGTHUNIT["metre",1]]],
PRIMEM["Greenwich",0,
ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
CS[ellipsoidal,2],
AXIS["latitude",north,
ORDER[1],
ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
AXIS["longitude",east,
ORDER[2],
ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
ID["EPSG",4326]]Se podrían transformar las coordenadas geográficas.
WGS84. El más usado a nivel global (Google Earth, GPS, datos crudos).
Code
lista_crs <- c(4326, 3857, 5347, 3035)
geo %>%
st_transform(lista_crs[1]) %>%
ggplot()+
geom_sf()
Mercator. Usado en mapas en la web (Google Maps, OpenStreetMap). Conserva formas locales pero distorsiona áreas (sobre todo en altas latitudes).
Code
geo %>%
st_transform(lista_crs[2]) %>%
ggplot()+
geom_sf()
Code
'ruta <- "https://raw.githubusercontent.com/martynafford/natural-earth-geojson/refs/heads/master/10m/cultural/ne_10m_admin_0_countries.json"
st_read(ruta) %>%
st_transform(lista_crs[2]) %>%
ggplot()+geom_sf()'[1] "ruta <- \"https://raw.githubusercontent.com/martynafford/natural-earth-geojson/refs/heads/master/10m/cultural/ne_10m_admin_0_countries.json\"\nst_read(ruta) %>% \n st_transform(lista_crs[2]) %>% \n ggplot()+geom_sf()"POSGAR 2007. Oficial en Argentina.
Code
geo %>%
st_transform(lista_crs[3]) %>%
ggplot()+
geom_sf()
ETRS89 / LAE Europe. Uso en estadísticas y análisisc omparativos a nivel europeo. Conserva áreas (útil para cálculos de densidad, cobertura, etc.).
Code
geo %>%
st_transform(lista_crs[4]) %>%
ggplot()+
geom_sf()
Hay tres tipos principales de objetos geográficos. Puntos (conjunto de coordenadas), líneas (conjunto de puntos) y polígonos (conjunto de líneas conectadas que forman un objeto cerrado). Carguemos archivos de esos tipos para poder verlos en el mapa.
Code
ruta_puntos <- "https://wms.ign.gob.ar/geoserver/ign/ows?service=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=ign%3Agobiernoslocales_2022&outputFormat=application%2Fjson"
geo_goblocales <- st_read(ruta_puntos, quiet=TRUE)
geo_goblocales %>% head(5)Simple feature collection with 5 features and 13 fields
Geometry type: MULTIPOINT
Dimension: XY
Bounding box: xmin: -65.16929 ymin: -36.6739 xmax: -59.26195 ymax: -28.14589
Geodetic CRS: WGS 84
id gid objeto fna gna
1 gobiernoslocales_2022.1218 1218 Gobierno local Comuna La Pampa Comuna
2 gobiernoslocales_2022.1624 1624 Gobierno local Municipio Toay Municipio
3 gobiernoslocales_2022.1 1 Gobierno local Comuna Talaini Comuna
4 gobiernoslocales_2022.2 2 Gobierno local Comuna Silva Comuna
5 gobiernoslocales_2022.3 3 Gobierno local Comuna Hardy Comuna
nam in1 tgl cod_tgl nam_prov cod_prov fdc sag
1 La Pampa 143183 Comuna CO Córdoba 14 BAHRA IGN
2 Toay 420357 Municipio MU La Pampa 42 BAHRA IGN
3 Talaini 142392 Comuna CO Córdoba 14 BAHRA IGN
4 Silva 823960 Comuna CO Santa Fe 82 BAHRA IGN
5 Hardy 822808 Comuna CO Santa Fe 82 BAHRA IGN
geometry
1 MULTIPOINT ((-64.27694 -30....
2 MULTIPOINT ((-64.37979 -36....
3 MULTIPOINT ((-65.16929 -31....
4 MULTIPOINT ((-60.43056 -30....
5 MULTIPOINT ((-59.26195 -28....Code
ruta_lineas <- "https://wms.ign.gob.ar/geoserver/ign/ows?service=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=ign%3Alinea_de_limite_070114&outputFormat=application%2Fjson"
geo_areasprotegidas <- st_read(ruta_lineas, quiet=TRUE)
geo_areasprotegidas %>% head(5)Simple feature collection with 5 features and 6 fields
Geometry type: MULTILINESTRING
Dimension: XY
Bounding box: xmin: -70.67351 ymin: -54.50302 xmax: -59.48689 ymax: -30.33253
Geodetic CRS: WGS 84
id gid entidad objeto fdc
1 linea_de_limite_070114.31476 31476 13 Límite de área protegida <NA>
2 linea_de_limite_070114.31477 31477 13 Límite de área protegida <NA>
3 linea_de_limite_070114.24699 24699 13 Límite de área protegida <NA>
4 linea_de_limite_070114.24700 24700 13 Límite de área protegida MAyDS
5 linea_de_limite_070114.24701 24701 13 Límite de área protegida MAyDS
sag geometry
1 IGN MULTILINESTRING ((-59.54657...
2 IGN MULTILINESTRING ((-60.65683...
3 <NA> MULTILINESTRING ((-70.4166 ...
4 IGN MULTILINESTRING ((-68.60859...
5 IGN MULTILINESTRING ((-68.60844...Veamoslo gráficamente.
Code
ggplot() +
geom_sf(data = geo, aes(color = "Provincias")) +
geom_sf(data = geo_goblocales, aes(color = "Gobiernos locales"), alpha = .1) +
geom_sf(data = geo_areasprotegidas, aes(color = "Áreas protegidas")) +
coord_sf(
xlim = c(-75, -52), # longitudes aprox de Argentina continental
ylim = c(-58, -20), # latitudes aprox de Argentina continental
expand = FALSE
) +
scale_color_manual(
name = "Capas",
values = c(
"Provincias" = "black",
"Gobiernos locales" = "blue",
"Áreas protegidas" = "red"
)
) +
theme_void()
Volviendo al mundo electoral. Una vez que tenemos la información geográfica y los datos que queremos graficar, necesitamos unir ambos objetos. Para ello, necesitaremos una clave, esto es, una variable que sea igual en ambas tablas como para realizar la unión.
Code
data %>% distinct(id) %>% arrange(id) %>% as.vector() %>% print()$id
[1] "BUENOS AIRES" "CATAMARCA"
[3] "CHACO" "CHUBUT"
[5] "CIUDAD AUTONOMA DE BUENOS AIRES" "CORDOBA"
[7] "CORRIENTES" "ENTRE RIOS"
[9] "FORMOSA" "JUJUY"
[11] "LA PAMPA" "LA RIOJA"
[13] "MENDOZA" "MISIONES"
[15] "NEUQUEN" "RIO NEGRO"
[17] "SALTA" "SAN JUAN"
[19] "SAN LUIS" "SANTA CRUZ"
[21] "SANTA FE" "SANTIAGO DEL ESTERO"
[23] "TIERRA DEL FUEGO" "TUCUMAN" Code
geo %>% st_drop_geometry() %>% distinct(NAM) %>% arrange(NAM) %>% as.vector() %>% print()$NAM
[1] "Buenos Aires"
[2] "Catamarca"
[3] "Chaco"
[4] "Chubut"
[5] "Ciudad Autónoma de Buenos Aires"
[6] "Corrientes"
[7] "Córdoba"
[8] "Entre Ríos"
[9] "Formosa"
[10] "Jujuy"
[11] "La Pampa"
[12] "La Rioja"
[13] "Mendoza"
[14] "Misiones"
[15] "Neuquén"
[16] "Río Negro"
[17] "Salta"
[18] "San Juan"
[19] "San Luis"
[20] "Santa Cruz"
[21] "Santa Fe"
[22] "Santiago del Estero"
[23] "Tierra del Fuego, Antártida e Islas del Atlántico Sur"
[24] "Tucumán" Vamos a transformar los textos para que coincidan entre sí.
Code
geo <- geo %>%
mutate(key = str_to_upper(NAM),
key = stringi::stri_trans_general(key, "Latin-ASCII"),
key = str_replace(key, ", ANTARTIDA E ISLAS DEL ATLANTICO SUR", "")) %>%
select(key, geometry)
geo %>% st_drop_geometry() %>% distinct(key) %>% arrange(key) %>% as.vector() %>% print()$key
[1] "BUENOS AIRES" "CATAMARCA"
[3] "CHACO" "CHUBUT"
[5] "CIUDAD AUTONOMA DE BUENOS AIRES" "CORDOBA"
[7] "CORRIENTES" "ENTRE RIOS"
[9] "FORMOSA" "JUJUY"
[11] "LA PAMPA" "LA RIOJA"
[13] "MENDOZA" "MISIONES"
[15] "NEUQUEN" "RIO NEGRO"
[17] "SALTA" "SAN JUAN"
[19] "SAN LUIS" "SANTA CRUZ"
[21] "SANTA FE" "SANTIAGO DEL ESTERO"
[23] "TIERRA DEL FUEGO" "TUCUMAN" Code
joined <- data %>%
filter(Partido == "LA LIBERTAD AVANZA") %>%
mutate(key = id,
Porcentaje = as.numeric(Porcentaje),
label = round(Porcentaje)) %>%
select(key, Porcentaje, label) %>%
left_join(geo) %>%
st_as_sf()
joined %>% head()Simple feature collection with 6 features and 3 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension: XY
Bounding box: xmin: -72.18826 ymin: -45.99979 xmax: -56.66499 ymax: -24.0844
Geodetic CRS: WGS 84
# A tibble: 6 × 4
key Porcentaje label geometry
<chr> <dbl> <dbl> <MULTIPOLYGON [°]>
1 BUENOS AIRES 25.7 26 (((-60.27237 -33.26349, -60.…
2 CATAMARCA 32.0 32 (((-68.10862 -25.21178, -68.…
3 CHACO 27.8 28 (((-62.24919 -24.14075, -62.…
4 CHUBUT 35.0 35 (((-66.69852 -45.24747, -66.…
5 CIUDAD AUTONOMA DE BUENOS AIRES 19.8 20 (((-58.34189 -34.6311, -58.3…
6 CORDOBA 33.6 34 (((-63.87035 -29.62387, -63.…Finalmente graficamos el resultado de La Libertad Avanza por provincia en un mapa de la Argentina.
Code
joined %>%
ggplot()+
geom_sf(aes(fill=Porcentaje)) +
coord_sf(
xlim = c(-75, -52), # longitudes aprox de Argentina continental
ylim = c(-58, -20), # latitudes aprox de Argentina continental
expand = FALSE
) +
scale_fill_distiller(palette = "Purples", direction = 1) +
labs(x="", y="", fill="%",
title="La Libertad Avanza",
subtitle="Votos en las elecciones generales 2023",
caption="Elaboración propia según datos de datacp.ar")+
theme_void()
🧩 Para seguir practicando
- Hacer un mapa con resultados de otra fuerza.
- Hacer un mapa graficando la participación.
- Hacer un mapa de resultados tomando sólo de la Patagonia argentina.
————————————————————————
Mapas en acción: Análisis y visualización espacial con R
El objetivo del curso es adquirir herramientas para la visualización de información geográfica utilizando R en el ámbito de las Ciencias Sociales. Se utilizarán datos electorales como un ejemplo concreto y cercano, un hilo temático que le dará estructura, coherencia e integridad a los encuentros. Habrá contenidos de tres tipos: manejo de datos, herramientas de visualización y un ejemplo concreto donde lo anterior esté aplicado. La idea es ir avanzando de manera iterativa, pasando en todas los encuentros por los tres tipos de contenidos mencionados antes e ir complejizando su utilziación a medida que avanzan los encuentros.
Como herramienta didáctica, cada encuentro tendrá una pregunta que nos guíe. Es importante para evitar perdernos en el mar de información disponible. Enfocar los esfuerzos nos va a ayudar a buscar mejor qué función necesitamos para responder nuestra pregunta y además valoriza uno de los elementos más importantes que tienen para aportar las Ciencias Sociales al mundo de datos: hacer preguntas interesantes.
1. Calentando motores
La idea de este encuentro es repasar manejo de datos con tidyverse, conocer objetos geográficos mínimos con sf y hacer una pequeña introducción a visualización con ggplot.
Librerías necesarias: tidyverse, sf.
1.1. Antes de arrancar: conociendo los utensilios
Un breve y necesario paréntesis de definiciones de los elementos con los que vamos a estar trabajando.
Script: secuencia de comandos. Nuestros scripts estarán escritos en R.
Rstudio: plataforma que usaremos para administrar los archivos necesarios para trabajar con R.
Proyecto de Rstudio: es una forma de agrupar los distintos scripts y archivos que utilicemos en un sólo lugar. También nos facilita trabajar con directorios o guardar ciertas configuraciones del entorno.
Documento de R (.r): archivo con instrucciones escritas en R.
Documento de RMarkdown (.rmd): archivo que permite combinar instrucciones escritas en R con distintos formatos de texto. Se utiliza para escribir informes fáciles para leer y cómodos para trabajar.
Quarto document (.qmd): Símil al anterior, pero permite distintos lenguajes. Es el que está presente en la mayor parte de este curso.
Función: conjunto de instrucciones empaquetados para usar con mayor comodidad.
Paquete/Librerías: conjunto de funciones, en general, con el objetivo de trabajar en un rubro en particular o con cierto tipo de datos.
1.2. Pregunta-problema
Por ser el primer encuentro vamos a empezar por una pregunta sencilla. ¿Cómo fue el porcentaje de votos de La Libertad Avanza en las provincias argentinas en las elecciones presidenciales generales de 2023?
1.3. Introducción a toda marcha
Lo primero y principal es cargar las librerías que vamos a utilizar para responder a nuestra pregunta-problema. Aquí le damos la bienvenida a tidyverse: un conjunto de paquetes quetienen una manera similar de escribirse y utilizarse, facilitando el trabajo conjunto de las distintas librerías. La primera vez que se utiliza una librería, hay que descargarla con la función install.packages().
Code
#install.packages("tidyverse") # instalamos el conjunto de librerías que componen la colección tidyverse
#install.packages("sf") # instalamos la librería que usaremos para operaciones con información geográficaUna vez instalados los paquetes se cargan en la instancia de trabajo que estamos utilizando.
Code
library(tidyverse)
library(sf)Luego, tenemos que cargar los datos que vamos a utilizar. La función dependerá del tipo de archivo que tengamos que cargar. Los tipos de archivos más comunes son .csv y .xlsx. Los datos están descargados de la plataforma Data CP. Si hay problemas con la ruta, pueden saber dónde está ubicado R con la función getwd().
Code
data <- read_csv(params$ruta_csv)
data# A tibble: 192 × 8
id Elecciones Partido Porcentaje Votos Participacion Electores Votantes
<chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 BUENOS… GENERALES… BLANCO 2.64 269648 77.7 13124435 10199399
2 CATAMA… GENERALES… BLANCO 5.16 12804 72.8 340606 247986
3 CHACO GENERALES… BLANCO 1.1 7960 72.4 1000094 724566
4 CHUBUT GENERALES… BLANCO 1.27 4502 74.5 474701 353825
5 CIUDAD… GENERALES… BLANCO 1.69 32311 75.6 2526676 1911431
6 CORDOBA GENERALES… BLANCO 0.77 17852 76.2 3060943 2332248
7 CORRIE… GENERALES… BLANCO 1.1 7879 76.8 930212 714443
8 ENTRE … GENERALES… BLANCO 4.25 37352 76.8 1145440 879653
9 FORMOSA GENERALES… BLANCO 1.28 4675 75.6 482420 364755
10 JUJUY GENERALES… BLANCO 1.35 6253 78.4 590950 463017
# ℹ 182 more rowsCode
#install.packages("readxl") # en caso de error, instalar y cargar librería readxl
library(readxl)
data <- read_excel(params$ruta_excel)
data# A tibble: 192 × 8
id Elecciones Partido Porcentaje Votos Participacion Electores Votantes
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 BUENOS … GENERALES… BLANCO 2.64 2696… 77.71 13124435 10199399
2 CATAMAR… GENERALES… BLANCO 5.16 12804 72.81 340606 247986
3 CHACO GENERALES… BLANCO 1.1 7960 72.45 1000094 724566
4 CHUBUT GENERALES… BLANCO 1.27 4502 74.54 474701 353825
5 CIUDAD … GENERALES… BLANCO 1.69 32311 75.65 2526676 1911431
6 CORDOBA GENERALES… BLANCO 0.77 17852 76.19 3060943 2332248
7 CORRIEN… GENERALES… BLANCO 1.1 7879 76.8 930212 714443
8 ENTRE R… GENERALES… BLANCO 4.25 37352 76.8 1145440 879653
9 FORMOSA GENERALES… BLANCO 1.28 4675 75.61 482420 364755
10 JUJUY GENERALES… BLANCO 1.35 6253 78.35 590950 463017
# ℹ 182 more rowsCuando utilizamos R vamos a estar utilizando objetos. El operador <- se utiliza para asignar el resultado de una función a un objeto y se puede crear con botón alt + botón -. Los objetos pertenecen a una clase, lo que implica que se permiten ciertas operaciones y se restringen otras. Por ejemplo, a los números se les puede aplicar operaciones aritméticas, a las tablas se les puede consultar sus filas-columnas y a las cadenas de texto se las puede pasar a mayúsculas.
Code
class(data)[1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"A los archivos del tipo data.frame podemos aplicarle distintas funciones para hacer una exploración rápida de qué hay dentro. dim devuelve filas y columnas:
Code
dim(data)[1] 192 8glipmse() devuelve nombres de columnas, tipos de datos, valores de ejemplo:
Code
glimpse(data)Rows: 192
Columns: 8
$ id <chr> "BUENOS AIRES", "CATAMARCA", "CHACO", "CHUBUT", "CIUDAD …
$ Elecciones <chr> "GENERALES 2023", "GENERALES 2023", "GENERALES 2023", "G…
$ Partido <chr> "BLANCO", "BLANCO", "BLANCO", "BLANCO", "BLANCO", "BLANC…
$ Porcentaje <chr> "2.64", "5.16", "1.1", "1.27", "1.69", "0.77", "1.1", "4…
$ Votos <chr> "269648", "12804", "7960", "4502", "32311", "17852", "78…
$ Participacion <chr> "77.71", "72.81", "72.45", "74.54", "75.65", "76.19", "7…
$ Electores <chr> "13124435", "340606", "1000094", "474701", "2526676", "3…
$ Votantes <chr> "10199399", "247986", "724566", "353825", "1911431", "23…Para seleccionar filas que nos interesan, según algún valor, podemos utilizar la función filter().
Code
data %>%
filter(Partido=="LA LIBERTAD AVANZA" & Porcentaje > 40)# A tibble: 4 × 8
id Elecciones Partido Porcentaje Votos Participacion Electores Votantes
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 MENDOZA GENERALES … LA LIB… 42.36 4693… 76.45 1494888 1142804
2 MISIONES GENERALES … LA LIB… 42.13 3056… 75.89 989204 750671
3 SALTA GENERALES … LA LIB… 40.4 3091… 71.66 1091792 782342
4 SAN LUIS GENERALES … LA LIB… 43.37 1382… 77.99 421037 328355 Con el operador pipe (%>%) se concatenan las distintas funciones. Si en cambio queremos seleccionar algunas columnas, la función select() es la indicada:
Code
data %>%
filter(Partido=="LA LIBERTAD AVANZA") %>%
select(id, Porcentaje)# A tibble: 24 × 2
id Porcentaje
<chr> <chr>
1 BUENOS AIRES 25.72
2 CATAMARCA 32.04
3 CHACO 27.77
4 CHUBUT 35.02
5 CIUDAD AUTONOMA DE BUENOS AIRES 19.85
6 CORDOBA 33.55
7 CORRIENTES 26.89
8 ENTRE RIOS 29.75
9 FORMOSA 29.04
10 JUJUY 37.39
# ℹ 14 more rowsLimpiar y transformar una base de datos es un proceso creativo que implica adaptar las variables según el uso que se le va a dar. Se dice creativo porque, si bien hay ciertas funciones y procesos frecuentes, varía mucho según cada proyecto y origen de la base. mutate() es una de las funciones más importantes para este momento.
Code
data %>%
mutate(provincia_minusc = str_to_lower(id),
participacion_v2 = as.numeric(Votantes) / as.numeric(Electores) * 100) %>%
select(id, provincia_minusc, Participacion, participacion_v2)# A tibble: 192 × 4
id provincia_minusc Participacion participacion_v2
<chr> <chr> <chr> <dbl>
1 BUENOS AIRES buenos aires 77.71 77.7
2 CATAMARCA catamarca 72.81 72.8
3 CHACO chaco 72.45 72.4
4 CHUBUT chubut 74.54 74.5
5 CIUDAD AUTONOMA DE BUENOS AI… ciudad autonoma… 75.65 75.7
6 CORDOBA cordoba 76.19 76.2
7 CORRIENTES corrientes 76.8 76.8
8 ENTRE RIOS entre rios 76.8 76.8
9 FORMOSA formosa 75.61 75.6
10 JUJUY jujuy 78.35 78.4
# ℹ 182 more rowsA veces es necesario hacer cálculos de agrupamiento en nuestras tablas. Las funciones group_by() y summarise() pueden funcionar. Por ejemplo, calculemos el promedio de cada partido en las distintas provincias:
Code
data %>%
select(Partido, Porcentaje) %>%
mutate(Porcentaje = as.numeric(Porcentaje)) %>%
group_by(Partido) %>%
summarise(mean = mean(Porcentaje)) %>%
arrange(desc(mean)) %>%
mutate(mean = round(mean, 2))# A tibble: 8 × 2
Partido mean
<chr> <dbl>
1 UNION POR LA PATRIA 36.8
2 LA LIBERTAD AVANZA 33.4
3 JUNTOS POR EL CAMBIO 20.8
4 HACEMOS POR NUESTRO PAIS 6.55
5 FRENTE DE IZQUIERDA Y DE TRABAJADORES - UNIDAD 2.37
6 BLANCO 2.04
7 NULO 0.99
8 IMPUGNADO 0.11Tip: mantené los nombres de variables simples, sin espacios y con mayúsculas/minúsculas consistentes.
1.4. Formatos
La mayor particularidad de los resultados electorales es tener formato long (largo). En el formato long, cada fila de la tabla representa una observación única para una combinación específica de variables. Es útil para trabajar con datos que necesitan ser agrupados o resumidos fácilmente. Cada variable está dividida en dos columnas: una para el nombre de la variable y otra para su valor. El formato alternativo es wide, donde cada fila representa una observación única y cada columna representa una variable diferente. Es útil cuando se necesita acceder rápidamente a las variables individuales sin necesidad de realizar transformaciones adicionales.
Quizás sea más cómodo alternar entre formato long y wide. Para aquellos casos, pivot_longer() y pivot_wider() nos van a servir.
Las bases electorales suelen venir en formato long. Para la lectura, suele ser más cómodo el formato wide.
Code
data_wider <- data %>%
select(id, Partido, Porcentaje) %>%
pivot_wider(names_from=Partido, values_from=Porcentaje)
data_wider# A tibble: 24 × 9
id BLANCO FRENTE DE IZQUIERDA …¹ HACEMOS POR NUESTRO …² IMPUGNADO
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 BUENOS AIRES 2.64 3.58 3.73 0.13
2 CATAMARCA 5.16 1.57 6.43 0.26
3 CHACO 1.1 0.77 3.63 0.16
4 CHUBUT 1.27 4.4 7.73 0.11
5 CIUDAD AUTONO… 1.69 3.55 3.09 0.12
6 CORDOBA 0.77 1.39 29.01 0.03
7 CORRIENTES 1.1 1.05 2.74 0.12
8 ENTRE RIOS 4.25 1.53 5.37 0.16
9 FORMOSA 1.28 0.77 2.46 0.07
10 JUJUY 1.35 3.54 6.81 0.07
# ℹ 14 more rows
# ℹ abbreviated names: ¹`FRENTE DE IZQUIERDA Y DE TRABAJADORES - UNIDAD`,
# ²`HACEMOS POR NUESTRO PAIS`
# ℹ 4 more variables: `JUNTOS POR EL CAMBIO` <chr>, `LA LIBERTAD AVANZA` <chr>,
# NULO <chr>, `UNION POR LA PATRIA` <chr>Si quisiéramos volver al formato anterior:
Code
data_wider %>%
pivot_longer(!id, values_to="valor")# A tibble: 192 × 3
id name valor
<chr> <chr> <chr>
1 BUENOS AIRES BLANCO 2.64
2 BUENOS AIRES FRENTE DE IZQUIERDA Y DE TRABAJADORES - UNIDAD 3.58
3 BUENOS AIRES HACEMOS POR NUESTRO PAIS 3.73
4 BUENOS AIRES IMPUGNADO 0.13
5 BUENOS AIRES JUNTOS POR EL CAMBIO 24.1
6 BUENOS AIRES LA LIBERTAD AVANZA 25.72
7 BUENOS AIRES NULO 0.63
8 BUENOS AIRES UNION POR LA PATRIA 42.88
9 CATAMARCA BLANCO 5.16
10 CATAMARCA FRENTE DE IZQUIERDA Y DE TRABAJADORES - UNIDAD 1.57
# ℹ 182 more rows1.5. Visualización
En este apartado nos enfocaremos en entender por qué visualizar datos y cómo construirlos utilizando ggplot().
Atención
La visualización de datos es parte arte y parte ciencia y, como bien dice Claus Wilke, el desafío es realizar correctamente el arte sin desfigurar la ciencia (y viceversa).
Hay tres razones centrales por las que visualizamos la información:
Explorar los datos: hay relaciones que podemos malinterpretar si sólo miramos métricas resumen.
Expresar relaciones complejas: no siempre las tablas nos van a permitir ver con claridad cuando hay mucha información involucrada.
Comunicar: en general, construimos información para contársela a otras personas. Probablemente sea más fácil de contar una historia con un gráfico que con una tabla, por ejemplo.
Un gran ejemplo para mostrar lo importante de visualizar los datos es el llamado Cuarteto de Anscombe.
Hans Rosling fundó el proyecto Gapminder y popularizó la siguiente visualización. Aquí está disponible con la explicación del autor.
Dos ejemplos de visualizaciones que tienen muy en claro qué es lo que quieren comunicar.
Una disposición de la información que acompaña y refuerza el mensaje.
La librería estrella de la visualización en Tidyverse funciona a través de capas. Cada una se corresponde con funciones diferentes dentro de la visualización.
Code
data %>%
filter(Partido=="LA LIBERTAD AVANZA") %>%
mutate(Porcentaje = as.numeric(Porcentaje)) %>%
ggplot(aes(y=id, x=Porcentaje)) + # con ggplot se asigna un lienzo en blanco, con aes se asignan variables a elementos de los gráficos
geom_col() # definimos el gráfico a utilizar
Vamos a acomodar la parte estética.
Code
data %>%
filter(Partido=="LA LIBERTAD AVANZA") %>%
mutate(Porcentaje = as.numeric(Porcentaje),
Porcentaje = round(Porcentaje,1)) %>%
ggplot(aes(y=reorder(id, Porcentaje), x=Porcentaje, fill=Porcentaje, label=Porcentaje)) +
geom_col(show.legend=FALSE)+
geom_text(aes(x=Porcentaje+2), size=3) +
labs(x="", y="",
title="Votos de La Libertad Avanza (%) por provincia",
subtitle="Elecciones generales 2023",
caption="Elaboración propia según datos de datacp.ar")+
theme_minimal()+
scale_fill_distiller(palette = "Purples", direction = 1)
🧪 Práctica corta (15 minutos)
Elegir y resolver alguna de las siguientes consignas. De mayor a menor dificultad.
- Graficar el porcentaje de voto a Unión por la Patria por provincia (considerar la coherencia con la paleta de colores).
- Graficar los votos absolutos a La Libertad Avanza por provincia.
- Graficar la suma entre el voto a La Libertad Avanza y Juntos por el Cambio, pensando en la alianza posterior en el balotaje.
1.6. Información geográfica
Hay distintos formatos para los archivos geográficos. Los más conocidos son Shapefile (compuesto por varios archivos con distintos atributos) y GeoJSON (archivo de texto). Lo particular de este tipo de archivos es la columna de geometry.
Cargamos librería sf.
Code
library(sf)Cargamos el archivo con información geográfica de las provincias. Al cargar se imprime la metadata.
Code
geo <- st_read(params$ruta_shp)Reading layer `ign_provincia' from data source
`C:\Users\tomas.bustos\Documents\personal\estacion-r\mapas_en_accion\geo\ign_provincia\ign_provincia.shp'
using driver `ESRI Shapefile'
Simple feature collection with 24 features and 11 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension: XY
Bounding box: xmin: -74 ymin: -90 xmax: -25 ymax: -21.78086
Geodetic CRS: WGS 84Vemos el tipo de objeto.
Code
geo %>% class() [1] "sf" "data.frame"Primeras filas.
Code
geo %>% head(3)Simple feature collection with 3 features and 11 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension: XY
Bounding box: xmin: -71.96569 ymin: -41.10059 xmax: -58.33515 ymax: -34.52653
Geodetic CRS: WGS 84
OBJECTID Entidad Objeto FNA GNA
1 427 0 Provincia Ciudad Autónoma de Buenos Aires Ciudad Autónoma
2 428 0 Provincia Provincia del Neuquén Provincia
3 429 0 Provincia Provincia de La Pampa Provincia
NAM SAG FDC IN1 SHAPE_STAr SHAPE_STLe
1 Ciudad Autónoma de Buenos Aires IGN Geografía 02 0.02024179 0.7438065
2 Neuquén IGN Geografía 58 9.77181088 21.5159846
3 La Pampa IGN Geografía 42 14.55301930 19.6656145
geometry
1 MULTIPOLYGON (((-58.34189 -...
2 MULTIPOLYGON (((-70.39345 -...
3 MULTIPOLYGON (((-64.76547 -...La misma librería ggplot nos permite graficar archivos geográficos.
Code
geo %>%
ggplot() +
geom_sf()
Trabajar con mapas implica representar un elemento tridimensional (la Tierra) en un elemento bidimensional (un plano). Para eso se utilizan proyecciones cartográficas.
El sistema de coordenadas de referencia (CRS por sus siglas en inglés) se utiliza para definir la ubicación de los diferentes elementos. El más conocido es latitud y longitud (como se ve en el gráfico de arriba). Para poder trabajar con distintos archivos geográficos deberíamos tenerlos todos en un mismo sistema de coordenadas.
Code
geo %>% st_crs()Coordinate Reference System:
User input: WGS 84
wkt:
GEOGCRS["WGS 84",
DATUM["World Geodetic System 1984",
ELLIPSOID["WGS 84",6378137,298.257223563,
LENGTHUNIT["metre",1]]],
PRIMEM["Greenwich",0,
ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
CS[ellipsoidal,2],
AXIS["latitude",north,
ORDER[1],
ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
AXIS["longitude",east,
ORDER[2],
ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
ID["EPSG",4326]]Un ejemplo. Cada proyección distorsiona algún elemento (la forma, la distancia, el área). Mercator deforma lo que está más cerca de los polos.
Lo importante es que todos nuestros objetos estén en el mismo sistema de coordenadas. Se pueden transformar.
WGS84. El más usado a nivel global (Google Earth, GPS, datos crudos). Coordenadas geográficas, trabajan en grados.
Code
lista_crs <- c(4326, 3857, 5347, 3035)
geo %>%
st_transform(lista_crs[1]) %>%
ggplot()+
geom_sf()
Mercator. Usado en mapas en la web (Google Maps, OpenStreetMap). Conserva formas locales pero distorsiona áreas (sobre todo en altas latitudes). Coordenadas proyectadas, permiten realizar cálculos.
Code
geo %>%
st_transform(lista_crs[2]) %>%
ggplot()+
geom_sf()
Code
'ruta <- "https://raw.githubusercontent.com/martynafford/natural-earth-geojson/refs/heads/master/10m/cultural/ne_10m_admin_0_countries.json"
st_read(ruta) %>%
st_transform(lista_crs[2]) %>%
ggplot()+geom_sf()'[1] "ruta <- \"https://raw.githubusercontent.com/martynafford/natural-earth-geojson/refs/heads/master/10m/cultural/ne_10m_admin_0_countries.json\"\nst_read(ruta) %>% \n st_transform(lista_crs[2]) %>% \n ggplot()+geom_sf()"POSGAR 2007. Oficial en Argentina.
Code
geo %>%
st_transform(lista_crs[3]) %>%
ggplot()+
geom_sf()
ETRS89 / LAE Europe. Uso en estadísticas y análisis comparativos a nivel europeo. Conserva áreas (útil para cálculos de densidad, cobertura, etc.).
Code
geo %>%
st_transform(lista_crs[4]) %>%
ggplot()+
geom_sf()
Hay tres tipos principales de objetos geográficos. Puntos (conjunto de coordenadas), líneas (conjunto de puntos) y polígonos (conjunto de líneas conectadas que forman un objeto cerrado). Carguemos archivos de esos tipos para poder verlos en el mapa.
Code
ruta_puntos <- "https://wms.ign.gob.ar/geoserver/ign/ows?service=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=ign%3Agobiernoslocales_2022&outputFormat=application%2Fjson"
geo_goblocales <- st_read(ruta_puntos, quiet=TRUE)
geo_goblocales %>% head(5)Simple feature collection with 5 features and 13 fields
Geometry type: MULTIPOINT
Dimension: XY
Bounding box: xmin: -65.16929 ymin: -36.6739 xmax: -59.26195 ymax: -28.14589
Geodetic CRS: WGS 84
id gid objeto fna gna
1 gobiernoslocales_2022.1218 1218 Gobierno local Comuna La Pampa Comuna
2 gobiernoslocales_2022.1624 1624 Gobierno local Municipio Toay Municipio
3 gobiernoslocales_2022.1 1 Gobierno local Comuna Talaini Comuna
4 gobiernoslocales_2022.2 2 Gobierno local Comuna Silva Comuna
5 gobiernoslocales_2022.3 3 Gobierno local Comuna Hardy Comuna
nam in1 tgl cod_tgl nam_prov cod_prov fdc sag
1 La Pampa 143183 Comuna CO Córdoba 14 BAHRA IGN
2 Toay 420357 Municipio MU La Pampa 42 BAHRA IGN
3 Talaini 142392 Comuna CO Córdoba 14 BAHRA IGN
4 Silva 823960 Comuna CO Santa Fe 82 BAHRA IGN
5 Hardy 822808 Comuna CO Santa Fe 82 BAHRA IGN
geometry
1 MULTIPOINT ((-64.27694 -30....
2 MULTIPOINT ((-64.37979 -36....
3 MULTIPOINT ((-65.16929 -31....
4 MULTIPOINT ((-60.43056 -30....
5 MULTIPOINT ((-59.26195 -28....Code
ruta_lineas <- "https://wms.ign.gob.ar/geoserver/ign/ows?service=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=ign%3Alinea_de_limite_070114&outputFormat=application%2Fjson"
geo_areasprotegidas <- st_read(ruta_lineas, quiet=TRUE)
geo_areasprotegidas %>% head(5)Simple feature collection with 5 features and 6 fields
Geometry type: MULTILINESTRING
Dimension: XY
Bounding box: xmin: -70.67351 ymin: -54.50302 xmax: -59.48689 ymax: -30.33253
Geodetic CRS: WGS 84
id gid entidad objeto fdc
1 linea_de_limite_070114.31476 31476 13 Límite de área protegida <NA>
2 linea_de_limite_070114.31477 31477 13 Límite de área protegida <NA>
3 linea_de_limite_070114.24699 24699 13 Límite de área protegida <NA>
4 linea_de_limite_070114.24700 24700 13 Límite de área protegida MAyDS
5 linea_de_limite_070114.24701 24701 13 Límite de área protegida MAyDS
sag geometry
1 IGN MULTILINESTRING ((-59.54657...
2 IGN MULTILINESTRING ((-60.65683...
3 <NA> MULTILINESTRING ((-70.4166 ...
4 IGN MULTILINESTRING ((-68.60859...
5 IGN MULTILINESTRING ((-68.60844...Veamoslo gráficamente.
Code
ggplot() +
geom_sf(data = geo, aes(color = "Provincias")) +
geom_sf(data = geo_goblocales, aes(color = "Gobiernos locales"), alpha = .1) +
geom_sf(data = geo_areasprotegidas, aes(color = "Áreas protegidas")) +
coord_sf(
xlim = c(-75, -52), # longitudes aprox de Argentina continental
ylim = c(-58, -20), # latitudes aprox de Argentina continental
expand = FALSE
) +
scale_color_manual(
name = "Capas",
values = c(
"Provincias" = "black",
"Gobiernos locales" = "blue",
"Áreas protegidas" = "red"
)
) +
theme_void()
Volviendo al mundo electoral. Una vez que tenemos la información geográfica y los datos que queremos graficar, necesitamos unir ambos objetos. Para ello, necesitaremos una clave, esto es, una variable que sea igual en ambas tablas como para realizar la unión.
Code
data %>% distinct(id) %>% arrange(id) %>% as.vector() %>% print()$id
[1] "BUENOS AIRES" "CATAMARCA"
[3] "CHACO" "CHUBUT"
[5] "CIUDAD AUTONOMA DE BUENOS AIRES" "CORDOBA"
[7] "CORRIENTES" "ENTRE RIOS"
[9] "FORMOSA" "JUJUY"
[11] "LA PAMPA" "LA RIOJA"
[13] "MENDOZA" "MISIONES"
[15] "NEUQUEN" "RIO NEGRO"
[17] "SALTA" "SAN JUAN"
[19] "SAN LUIS" "SANTA CRUZ"
[21] "SANTA FE" "SANTIAGO DEL ESTERO"
[23] "TIERRA DEL FUEGO" "TUCUMAN" Code
geo %>% st_drop_geometry() %>% distinct(NAM) %>% arrange(NAM) %>% as.vector() %>% print()$NAM
[1] "Buenos Aires"
[2] "Catamarca"
[3] "Chaco"
[4] "Chubut"
[5] "Ciudad Autónoma de Buenos Aires"
[6] "Corrientes"
[7] "Córdoba"
[8] "Entre Ríos"
[9] "Formosa"
[10] "Jujuy"
[11] "La Pampa"
[12] "La Rioja"
[13] "Mendoza"
[14] "Misiones"
[15] "Neuquén"
[16] "Río Negro"
[17] "Salta"
[18] "San Juan"
[19] "San Luis"
[20] "Santa Cruz"
[21] "Santa Fe"
[22] "Santiago del Estero"
[23] "Tierra del Fuego, Antártida e Islas del Atlántico Sur"
[24] "Tucumán" Vamos a transformar los textos para que coincidan entre sí.
Code
geo <- geo %>%
mutate(key = str_to_upper(NAM),
key = stringi::stri_trans_general(key, "Latin-ASCII"),
key = str_replace(key, ", ANTARTIDA E ISLAS DEL ATLANTICO SUR", "")) %>%
select(key, geometry)
geo %>% st_drop_geometry() %>% distinct(key) %>% arrange(key) %>% as.vector() %>% print()$key
[1] "BUENOS AIRES" "CATAMARCA"
[3] "CHACO" "CHUBUT"
[5] "CIUDAD AUTONOMA DE BUENOS AIRES" "CORDOBA"
[7] "CORRIENTES" "ENTRE RIOS"
[9] "FORMOSA" "JUJUY"
[11] "LA PAMPA" "LA RIOJA"
[13] "MENDOZA" "MISIONES"
[15] "NEUQUEN" "RIO NEGRO"
[17] "SALTA" "SAN JUAN"
[19] "SAN LUIS" "SANTA CRUZ"
[21] "SANTA FE" "SANTIAGO DEL ESTERO"
[23] "TIERRA DEL FUEGO" "TUCUMAN" Code
joined <- data %>%
filter(Partido == "LA LIBERTAD AVANZA") %>%
mutate(key = id,
Porcentaje = as.numeric(Porcentaje),
label = round(Porcentaje)) %>%
select(key, Porcentaje, label) %>%
left_join(geo) %>%
st_as_sf()
joined %>% head()Simple feature collection with 6 features and 3 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension: XY
Bounding box: xmin: -72.18826 ymin: -45.99979 xmax: -56.66499 ymax: -24.0844
Geodetic CRS: WGS 84
# A tibble: 6 × 4
key Porcentaje label geometry
<chr> <dbl> <dbl> <MULTIPOLYGON [°]>
1 BUENOS AIRES 25.7 26 (((-60.27237 -33.26349, -60.…
2 CATAMARCA 32.0 32 (((-68.10862 -25.21178, -68.…
3 CHACO 27.8 28 (((-62.24919 -24.14075, -62.…
4 CHUBUT 35.0 35 (((-66.69852 -45.24747, -66.…
5 CIUDAD AUTONOMA DE BUENOS AIRES 19.8 20 (((-58.34189 -34.6311, -58.3…
6 CORDOBA 33.6 34 (((-63.87035 -29.62387, -63.…Finalmente graficamos el resultado de La Libertad Avanza por provincia en un mapa de la Argentina.
Code
joined %>%
ggplot()+
geom_sf(aes(fill=Porcentaje)) +
coord_sf(
xlim = c(-75, -52), # longitudes aprox de Argentina continental
ylim = c(-58, -20), # latitudes aprox de Argentina continental
expand = FALSE
) +
scale_fill_distiller(palette = "Purples", direction = 1) +
labs(x="", y="", fill="%",
title="La Libertad Avanza",
subtitle="Votos en las elecciones generales 2023",
caption="Elaboración propia según datos de datacp.ar")+
theme_void()
🧩 Para seguir practicando
- Hacer un mapa con resultados de otra fuerza.
- Hacer un mapa graficando la participación.
- Hacer un mapa de resultados tomando sólo de la Patagonia argentina.